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TABLES ビュー

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューには、データセット内の各テーブルまたはビューが 1 行ずつ表示されます。また TABLES ビューおよび TABLE_OPTIONS ビューには、ビューに関する概要情報が表示されます。詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューをクエリするには、次の Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

bigquery.tables.get
bigquery.tables.list
bigquery.routines.get
bigquery.routines.list

次の各 IAM 事前定義ロールには、上の権限が含まれています。

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.metadataViewer

BigQuery の権限の詳細については、IAM でのアクセス制御をご覧ください。

スキーマ

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューにクエリを実行すると、クエリの結果として、データセット内の各テーブルまたはビューが 1 行で返されます。ビューの詳細情報を取得するには、INFORMATION_SCHEMA.VIEWS ビューに対してクエリを実行します。

INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
`table_catalog`	`STRING`	データセットを含むプロジェクトの ID。
`table_schema`	`STRING`	テーブルやビューを含むデータセットの名前（`datasetId` とも呼ばれる）。
`table_name`	`STRING`	テーブルまたはビューの名前（`tableId` とも呼ばれる）。
`table_type`	`STRING`	テーブルタイプ: 次のいずれかです。 `BASE TABLE`: 標準のテーブル `CLONE`: テーブルクローン `SNAPSHOT`: テーブルスナップショット `VIEW`: ビュー `MATERIALIZED VIEW`: マテリアライズドビューまたはマテリアライズドビューレプリカ `EXTERNAL`: 外部データソースを参照するテーブル
`managed_table_type`	`STRING`	この列はプレビュー版です。マネージドテーブルタイプ:次のいずれかです。 `NATIVE`: 標準のテーブル `BIGLAKE`: BigQuery 内の Apache Iceberg 用 BigLake テーブル
`is_insertable_into`	`STRING`	`YES` または `NO`（テーブルが DML INSERT ステートメントに対応しているかどうかによる）
`is_fine_grained_mutations_enabled`	`STRING`	`YES` または `NO`（きめ細かい DML ミューテーションがテーブルで有効になっているかどうかによる）
`is_typed`	`STRING`	値は常に `NO`
`is_change_history_enabled`	`STRING`	変更履歴が有効かどうかに応じて `YES` または `NO`
`creation_time`	`TIMESTAMP`	テーブルの作成時間
`base_table_catalog`	`STRING`	テーブルクローンとテーブルスナップショットの場合、ベーステーブルのプロジェクト。`table_type` が `CLONE` または `SNAPSHOT` に設定されているテーブルにのみ該当します。
`base_table_schema`	`STRING`	テーブルクローンとテーブルスナップショットの場合、ベーステーブルのデータセット。`table_type` が `CLONE` または `SNAPSHOT` に設定されているテーブルにのみ該当します。
`base_table_name`	`STRING`	テーブルクローンとテーブルスナップショットの場合、ベーステーブルの名前。`table_type` が `CLONE` または `SNAPSHOT` に設定されているテーブルにのみ該当します。
`snapshot_time_ms`	`TIMESTAMP`	テーブルクローンとテーブルスナップショットの場合、このテーブルを作成するために、ベーステーブルに対してクローンまたはスナップショットのオペレーションが実行された時刻。タイムトラベルが使用された場合、このフィールドにはタイムトラベルのタイムスタンプが含まれます。それ以外の場合、`snapshot_time_ms` フィールドは `creation_time` フィールドと同じです。`table_type` が `CLONE` または `SNAPSHOT` に設定されているテーブルにのみ該当します。
`replica_source_catalog`	`STRING`	マテリアライズドビューレプリカの場合、ベースのマテリアライズドビューのプロジェクト。
`replica_source_schema`	`STRING`	マテリアライズドビューレプリカの場合: ベースのマテリアライズドビューのデータセット。
`replica_source_name`	`STRING`	マテリアライズドビューレプリカの場合、ベースマテリアライズドビューの名前。
`replication_status`	`STRING`	マテリアライズドビューレプリカの場合、ベースのマテリアライズドビューからマテリアライズドビューレプリカへのレプリケーションのステータス。次のいずれかです。 `REPLICATION_STATUS_UNSPECIFIED` `ACTIVE`: レプリケーションがアクティブで、エラーはない。 `SOURCE_DELETED`: ソースマテリアライズドビューが削除されている。 `PERMISSION_DENIED`: マテリアライズドビューを作成したクエリで使用したソースの Amazon S3 BigLake テーブルを含むデータセットで、ソースのマテリアライズドビューが承認されていない。 `UNSUPPORTED_CONFIGURATION`: レプリカの前提条件に問題がある（ソースのマテリアライズドビューの承認以外）。
`replication_error`	`STRING`	`replication_status` がマテリアライズドビューレプリカのレプリケーションの問題を示している場合は、`replication_error` に問題の詳細が示されます。
`ddl`	`STRING`	テーブルの再作成に使用できる DDL ステートメント（`CREATE TABLE`、`CREATE VIEW` など）
`default_collation_name`	`STRING`	デフォルトの照合順序仕様が存在する場合はその名前。それ以外の場合は `NULL`。
`upsert_stream_apply_watermark`	`TIMESTAMP`	変更データキャプチャ（CDC）を使用するテーブルの場合、行の変更が最後に適用された時刻。詳細については、テーブル upsert オペレーションの進行状況をモニタリングするをご覧ください。

スコープと構文

このビューに対するクエリでは、データセット修飾子またはリージョン修飾子を指定する必要があります。データセット修飾子が指定されたクエリの場合は、データセットに対する権限が必要です。リージョン修飾子が指定されたクエリの場合は、プロジェクトに対する権限が必要です。詳細については、構文をご覧ください。次の表に、このビューのリージョンスコープとリソーススコープを示します。

ビュー名	リソーススコープ	リージョンスコープ
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLES	プロジェクトレベル	`REGION`
`[PROJECT_ID.]DATASET_ID.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`	データセットレベル	データセットのロケーション

次のように置き換えます。

省略可: PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。
REGION: 任意のデータセットリージョン名。例: `region-us`
DATASET_ID: データセットの ID。詳しくは、データセット修飾子をご覧ください。

注: INFORMATION_SCHEMA ビューに対してクエリを実行するには、リージョン修飾子を使用する必要があります。クエリ実行のロケーションは、INFORMATION_SCHEMA ビューのリージョンと一致する必要があります。

例

-- Returns metadata for tables in a single dataset.
SELECT * FROM myDataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

例

例 1:

次の例では、mydataset という名前のデータセット内のすべてのテーブルのメタデータを取得します。デフォルトプロジェクト内の mydataset にあるすべてのタイプのテーブルに関するメタデータが返されます。

mydataset には、次のテーブルが含まれています。

mytable1: 標準の BigQuery テーブル
myview1: BigQuery のビュー

デフォルトプロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view という形式でそのプロジェクト ID をデータセットに追加します（例: `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES）。

SELECT
  table_catalog, table_schema, table_name, table_type,
  is_insertable_into, creation_time, ddl
FROM
  mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

次のような結果になります。読みやすくするため、一部の列は結果から除外されています。

+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| table_catalog  | table_schema  |   table_name   | table_type | is_insertable_into |    creation_time    |                     ddl                     |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+
| myproject      | mydataset     | mytable1       | BASE TABLE | YES                | 2018-10-29 20:34:44 | CREATE TABLE `myproject.mydataset.mytable1` |
|                |               |                |            |                    |                     | (                                           |
|                |               |                |            |                    |                     |   id INT64                                  |
|                |               |                |            |                    |                     | );                                          |
| myproject      | mydataset     | myview1        | VIEW       | NO                 | 2018-12-29 00:19:20 | CREATE VIEW `myproject.mydataset.myview1`   |
|                |               |                |            |                    |                     | AS SELECT 100 as id;                        |
+----------------+---------------+----------------+------------+--------------------+---------------------+---------------------------------------------+

例 2:

次の例では、INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューから CLONE 型または SNAPSHOT 型のすべてのテーブルのテーブルメタデータを取得します。デフォルトプロジェクトの mydataset にあるテーブルに関するメタデータが返されます。

  SELECT
    table_name, table_type, base_table_catalog,
    base_table_schema, base_table_name, snapshot_time_ms
  FROM
    mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
  WHERE
    table_type = 'CLONE'
  OR
    table_type = 'SNAPSHOT';

次のような結果になります。読みやすくするため、一部の列は結果から除外されています。

  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | table_name   | table_type | base_table_catalog | base_table_schema | base_table_name | snapshot_time_ms    |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+
  | items_clone  | CLONE      | myproject          | mydataset         | items           | 2018-10-31 22:40:05 |
  | orders_bk    | SNAPSHOT   | myproject          | mydataset         | orders          | 2018-11-01 08:22:39 |
  +--------------+------------+--------------------+-------------------+-----------------+---------------------+

例 3:

次の例では、census_bureau_usa データセットにある population_by_zip_2010 テーブルの INFORMATION_SCHEMA.TABLES ビューから table_name 列と ddl 列を取得します。このデータセットは、BigQuery の一般公開データセットプログラムの一部です。

クエリ対象のテーブルは別のプロジェクトにあるため、`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。この例での値は `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES です。

SELECT
  table_name, ddl
FROM
  `bigquery-public-data`.census_bureau_usa.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
  table_name = 'population_by_zip_2010';

次のような結果になります。

+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|       table_name       |                                                                                                            ddl                                                                                                             |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| population_by_zip_2010 | CREATE TABLE `bigquery-public-data.census_bureau_usa.population_by_zip_2010`                                                                                                                                               |
|                        | (                                                                                                                                                                                                                          |
|                        |   geo_id STRING OPTIONS(description="Geo code"),                                                                                                                                                                           |
|                        |   zipcode STRING NOT NULL OPTIONS(description="Five digit ZIP Code Tabulation Area Census Code"),                                                                                                                          |
|                        |   population INT64 OPTIONS(description="The total count of the population for this segment."),                                                                                                                             |
|                        |   minimum_age INT64 OPTIONS(description="The minimum age in the age range. If null, this indicates the row as a total for male, female, or overall population."),                                                          |
|                        |   maximum_age INT64 OPTIONS(description="The maximum age in the age range. If null, this indicates the row as having no maximum (such as 85 and over) or the row is a total of the male, female, or overall population."), |
|                        |   gender STRING OPTIONS(description="male or female. If empty, the row is a total population summary.")                                                                                                                    |
|                        | )                                                                                                                                                                                                                          |
|                        | OPTIONS(                                                                                                                                                                                                                   |
|                        |   labels=[("freebqcovid", "")]                                                                                                                                                                                             |
|                        | );                                                                                                                                                                                                                         |
+------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+